飲酒運転や運転中の携帯電話操作の危険性は誰もが知っています。しかし、眠気運転についてはあまり注目されていません。2019年には、米国で運転疲労が原因で697人が死亡しました。これは、その年の交通事故死亡者総数の1.9%に相当します。
運転中の眠気は命に関わる事故につながる可能性がありますが、予防は可能です。運転前に十分な睡眠をとり、飲酒を避けることで事故を減らすことができます。また、テクノロジーを活用することで、運転中の眠気による死亡事故を検知し、未然に防ぐことも可能です。そこで今回は、運転者に眠気や疲労を警告するテクノロジーについて見ていきましょう。
DDSとは何ですか？
ドライバー眠気検知システム（DDS）は、車両安全技術の一部であり、不規則なハンドル操作、車線逸脱、目を開けていることが困難になる、頻繁なあくびなど、ドライバーの運転行動の変化を検知するアルゴリズムに基づいて動作します。
一部のシステムは音声アラートを使用してドライバーに休憩をとるように警告しますが、一部のシステムはコーヒーのシンボルを表示し、一部の車は運転席を振動させます。
DDSはどのように機能しますか？
DDSは、走行開始時からステアリングホイールの操作を記録し、走行中のドライバーの疲労度を追跡することで機能します。
AIベースのアルゴリズムは、急な動きの頻度、時間帯、走行時間、車線逸脱、路面凹凸への接触頻度などを計算し、値を算出します。この値が一定レベルを超えると、システムは車の計器盤にコーヒーカップのシンボルを点滅させ、ドライバーに休憩が必要であることを知らせます。
運転者の疲労度は、運転席に向けられた赤外線カメラによって常時監視されます。機械学習と顔認識アルゴリズムは、運転者の顔の特徴、頭の動き、まばたき、目の動きを追跡することで、疲労度を正確に判定します。
実際の例
ドライバーの眠気検知システムは数年前から使用されています。ドライバーの注意力を監視することに関心を持っている主要自動車メーカーには、メルセデス・ベンツ、ボルボ、ランドローバーなどがあります。
メルセデスベンツの「アテンションアシスト」は、特定のベンツ車で利用できる独自のテクノロジーであり、ドライバーの運転習慣を監視し、不注意や疲労を検出したときに視覚的および音響的な警告を使用してドライバーに警告します。
ランドローバーには、ドライバーの顔や目の動きを検出して、ドライバーが注意を怠っている、気が散っている、疲れているなどを識別する一連のセンサーを備えたドライバー状態モニターシステムもあります。
ボルボの「ドライバーアラート」、またはDAC機能は、車両の運転状況を正確に監視します。例えば、車両が制御不能な状態で運転されている場合、ドライバーディスプレイ、音響信号、そしてドライバーに休憩を取るよう促すテキストメッセージを用いてドライバーに警告します。
他のいくつかのシステムとは異なり、ボルボのドライバーアラートはドライバーの疲労レベルを監視しませんが、車両の動作を注意深く観察します。
居眠り運転検知システムの利点と制限
DDSには多くの利点がありますが、最初に頭に浮かぶ利点は、ドライバーの疲労による死亡者の減少です。
車線逸脱警報システムがあれば、重大な事故を回避し、運転手、同乗者、歩行者の命を救うことが可能になります。
システムの精度は、画像コレクションを用いてアルゴリズムを効果的に学習させることにかかっています。しかし、目のフレームが適切にキャプチャされず、システムが大規模なデータセットで学習されていない場合、堅牢なDDSを開発することは不可能です。さらに、ドライバーがゴーグルや帽子などの障害物を着用している場合、目の位置特定が困難になることがあります。
DDSモデルを構築するためのトレーニングデータの重要性
眠気運転の影響は、道路上のすべての人にとって危険です。眠気を催したドライバーは集中力が散漫になり、反応が鈍くなり、速度や距離を適切に判断できなくなります。
眠気のある運転手は、必ずしも十分な睡眠をとっていない人ではありません。 したがって、疲労したドライバーに差し迫った危険を警告するツールを開発することが重要です。 これを可能にするには、機械学習と顔認識モデルをトレーニングするのに十分なデータセットが必要です。
DDSモデルを正確にトレーニングするには、画像上に顔のランドマークを配置するのに役立つトレーニングデータセット（眠気のある画像と眠気のない画像の両方を含む）の包括的なコレクションが必要です。 この方法は、システムがリアルタイムシナリオでドライバーの顔の特徴を識別するのに役立ちます。
さらに、システムは特に目に関心があるため、座標が目に表示され、まばたきや目を見張る値を検出するのに役立ちます。
システムがあくびを認識するのに役立つ画像を含むデータセットも含める必要があります。 まばたきの検出に加えて、あくびは、システムがドライバーに警告を警告することを学習する必要がある重要なパラメーターでもあります。 機械学習モデルは、正確にラベル付けされたデータセットと深層学習手法を使用して構築できます。
正確な運転者眠気検知システムへのニーズは高まり続けている。企業は、機械学習モデルの学習に使用できる、信頼性の高いトレーニングデータセットを求めている。
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